使用Pandas检测重复的组 - 腾讯云开发者社区

用pandas库的.drop_duplicates函数代码如下： ?...1 import shutil 2 import pandas as pd 3 4 5 frame=pd.read_csv('E:/bdbk.csv',engine='python') 6 data...drop_duplicates有三个参数 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 如subset=[‘A’,’B’]去A列和B列重复的数据...参数如下： subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列，默认所有列 keep : {‘first’, ‘last’,...False}, default ‘first’ 删除重复项并保留第一次出现的项 inplace : boolean, default False 是直接在原来数据上修改还是保留一个副本

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pandas的使用

前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。...---- 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...二、使用步骤 1.引入库代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import...pd.read_csv( 'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv') print(data.head()) 该处使用的...---- 总结提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

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目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度

今天分享的干货，就有研究者提出了一种新的轻量级框架，即多级特性重用检测器(MFRDet)，它可以比两阶段的方法达到更好的精度。它还可以保持单阶段方法的高效率，而且不使用非常深的卷积神经网络。...该框架适用于深度和浅层特征图中包含的信息的重复利用，具有较高的检测精度。...二、背景（a）仅使用单尺度特征进行预测，（b）整合来自高级和低级特征图的信息，（c）从不同尺度的特征图生成预测，（d）就是今天分享的多层特征重用模块可以获得不同尺度的特征图。...zero-shot学习通常将视觉特征嵌入其他模态空间，或将多个模型空间映射到一个共同的潜在空间，使用最近邻思想对看不见目标进行分类，这对目标检测器有很高的需求。...一般情况下，每个单元会设置多个先验框，其尺度和长宽比存在差异，如图5所示，可以看到每个单元使用了4个不同的先验框，图片中猫和狗分别采用最适合它们形状的先验框来进行训练，后面会详细讲解训练过程中的先验框匹配原则

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RepeatMasker:查找基因组上的重复序列

RepeatMasker软件用于查找基因组上的重复序列，默认情况下，会将重复序列原有的碱基用N代替，从而达到标记重复序列的目的。...除此之外，也可以采用将重复序列转换为小写或者直接去除的方式，来标记重复序列。该软件将输入的DNA序列与Dfam和Repbase数据库中已知的重复序列进行比对，从而识别输入序列中的重复序列。...在Sequence中输入或者上传FASTA格式的DNA序列；Search Engine选择比对软件，Speed/Sensitivity选择运行模式，不同模式的主要区别在于运行速度与敏感度的差异，DNA.../configure 需要注意的是，至少需要安装上述四种比对软件中的任意一种。...运行完成后，会生成多个文件，后缀为masked的文件为标记重复序列后的文件，后缀为.out的文件保存了重复序列区间信息。

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使用XP-CLR检测基因组中的选择信号

检测基因组选择信号的方法有很多种，其中 XP-CLR 方法是常用的一种。...选择扫荡可以增加群体之间的遗传分化，导致等位基因频率偏离中性条件下的预期值。...XP-CLR 利用了两个群体之间的多基因座等位基因频率差异（multilocus allele frequency differentiation）建立模型，使用布朗运动来模拟中性下的遗传漂移，并使用确定性模型来近似地对附近的单核苷酸多态性...Big Data Institute, University of Oxford 的 Nick Hardin 使用 Python 重写了 XP-CLR的计算工具，并且改正了当中存在的小 bug。...可以克隆 GitHub 参考后使用 python setup.py install 安装，也可以直接在 bioconda 用conda install xpclr -c bioconda 安装。

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Pandas GroupBy的使用

在应用中，我们可以执行以下操作： Aggregation ：计算一些摘要统计 Transformation ：执行一些特定组的操作 Filtration：根据某些条件下丢弃数据 1 加载数据 import...，看下面的例子就清楚了 2.4 选取某一个分组使用get_group（）方法，我们可以选择一个组。...2014 863 4 Kings 3 2014 741 9 Royals 4 2014 701 3 Aggregations（聚合）聚合函数返回每个组的单个聚合值...2014 795.25 2015 769.50 2016 725.00 2017 739.00 Name: Points, dtype: float64 3.2 查看每个组大小的另一种方法是应用...88.567771 Royals 1505 752.500000 72.831998 kings 812 812.000000 NaN 4 Transformations 对组或列的转换将返回一个对象

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可以假装你的转录组测序有重复吗？

无独有偶，之前我们也分析过一个组内相关性超高的数据集，高到看起来像是造假的数据，一起来看看吧。...1组内相关性超高的数据集（GSE231835）这个数据集有10个样本，每个有5个生物学重复：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...如果我们对样本进行PCA分析以及相关性分析，可以看到，样本组间差异非常大，但是组内重复性却异常高：样本组内相关性达到了0.99以上：差异结果也非常的诡异： 2如何造假假设你有生物学重复呢？...两个样本的差异分析可以看我们之前写的一个帖子《没有生物学重复的转录组差异分析如何挑选基因呢：变化倍数与P值选谁？》。 4没有生物学重复就一定不能发表文章了吗？...如果组内重复样品之间的相似性过高，可能导致两组间的差异虽然很大，但在统计上却不显著，最终影响文章的主要结论。

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使用Python版XP-CLR检测基因组中的选择信号

上一篇文章《使用XP-CLR检测基因组中的选择信号》介绍了 XP-CLR。XP-CLR 是一种是基于选择扫荡（selective sweeep）的似然方法。...XP-CLR 利用了两个群体之间的多基因座等位基因频率差异（multilocus allele frequency differentiation）建立模型，使用布朗运动来模拟中性下的遗传漂移，并使用确定性模型来近似地对附近的单核苷酸多态性...牛津大学的 Nick Hardin 使用 Python 重写了 XP-CLR的计算工具，并且改正了当中存在的 bug。...如果需要使用 XP-CLR 对大量样本分析，推荐使用这个重构的 Python版。 Python版的仓库地址为 https://github.com/hardingnj/xpclr。...使用这个工具支持 hdf5，vcf 和原版 XP-CLR 格式的文件。

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高欣王建新课题组NAR两连发-重复序列检测算法和数据库

1.重复序列识别框架LongRepMarker 重复序列在动物、植物、细菌等基因组中普遍存在。例如，人类基因组中重复序列的占比约为50%左右。...为了突破测序技术的限制，克服现有检测方法在检测模式上的不足，中南大学王建新课题组和沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）高欣课题组在充分分析重复序列的比对特性及其对序列组装过程的影响的基础上，基于多比对...综合来看，LongRepMarker不仅可以高效、全面、准确地定位基因组中重复序列，而且可以识别发生在重复序列内部的结构变异。此外，其设计的5种检测模式，可以轻松应对多种测序条件下的重复序列识别。...然而，现在广泛使用的重复序列数据库（如:Dfam和RepBase）受检测工具性能和可用数据规模的影响，无论在元素的精度，还是在覆盖物种的范围方面都无法达到令人满意的程度，这严重制约了该领域研究的开展，研发全新的多物种重复序列数据库迫在眉睫...高欣课题组和王建新课题组进一步基于LongRepMarker 检测框架构建了全新的多物种重复序列数据库msRepDB（图2）。

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Python Pandas merge 的使用

通过key（一个）合并两个DataFrame ---- import pandas as pd # 通过key（一个）合并两个DataFrame left = pd.DataFrame({'key':...通过key（多个）进行合并 ---- import pandas as pd # 通过key（多个）进行合并 left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1...# how='outer' 表示两个DataFrame中没有数据的地方会补充NaN # how='left' 表示给予left位置的DataFrame进行合并填充（就相当于把left的key进行合并，...没有数据的位置填充NaN） # how='right' 表示给予right位置的DataFrame进行合并填充 res =pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2...pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2'], how = 'right') print(res4) 3. indicator 显示合并方式 ---- import pandas

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Python Pandas 的使用——Series

参考链接：访问Pandas Series的元素 Python Pandas 的使用——Series Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）...Pandas 安装官方推荐的安装方式是通过Anaconda安装，但Anaconda太过庞大，若只是需要Pandas的功能，则可通过PyPi方式安装。 pip install Pandas 2....Pandas 的数据结构——Series 使用pandas前需要先引入pandas，若无特别说明，pd作为Pandas别名的通用写法 import pandas as pd 2.1 Series...]方式访问Series是一维的，但能够存储不同类型的数据每个Series都有一组索引与数据对应，若不指定则默认为整型索引不显式指定index # Series 默认索引（不显式指定index，则Series...如果python版本 >= 3.6 并且 Pandas 版本 >= 0.23 , 则通过dict创建的Series索引按照dict的插入顺序排序如果python版本 Pandas

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0~6组成4个不重复的数

0~6组成4个不重复的数 private static void sort(int[] a) { // TODO Auto-generated method stub int temp=0; for

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Pandas库的使用--Series

1.调用Series的原生方法创建 import pandas as pd s1 = pd.Series(data=[1,2,4,6,7],index=['a','b','c','d','e'])#...d']) # 范围是一个闭合 print(s1[['a','d']]) #用逗号隔开，表示分别取这两个元素注意这里用两个中括号括起来 2.使用字典生成Series sdata = {'beijing...Series的相关特性及函数 from pandas import Series #用数组生成Series ,默认情况下使用数字索引 obj = Series([4, 7, -5, 3]) print...(obj2[obj2 > 0]) # 找出大于0的元素 # # #指定Series及其索引的名字obj4.name = '我定义的名字'obj4.index.name = 'index'print(...，欢迎大家关注我的公众号LHWorld.

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Python Pandas concat 的使用

1. axis（合并方向） ---- import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 0, columns...df2, df3], axis = 0, ignore_index = True) print(res) 2. join, ['inner', 'outer'] （合并方式） ---- import pandas...1, columns = ['b', 'c', 'd', 'e'], index = [1, 2, 3]) print(df1) print(df2) # join默认outer模式，会将没有数据的位置使用...NaN填充，类似于字段并集 res = pd.concat([df1, df2], join = 'outer') print(res) # join='inner'，会将相同的部分进行合并，不同的部分被抛弃掉...res = pd.concat([df1, df2], axis = 1, join_axes = [df1.index]) print(res) 4. append（添加数据） ---- import pandas

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目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度（文末附论文下载）

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pandas中的 fillna使用（pandas.DataFrame.fillna）「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 api参考： fillna：使用指定的方法填充 NA/NaN 值。...C D 0 NaN 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 3.0 4.0 NaN 5 3 3.0 3.0 NaN 4 3、将“A”、“B”、“C”和“D”列中的所有...limit=1) A B C D 0 0.0 2.0 2.0 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 NaN 1.0 NaN 5 3 NaN 3.0 NaN 4 5、使用...DataFrame 填充时，替换沿相同的列名和相同的索引发生 >>> df2 = pd.DataFrame(np.zeros((4, 4)), columns=list("ABCE")) >>> df.fillna

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python pandas DataFrame 关于重复索引取值的一些坑

情况：重复索引与非重复索引的取值返回类型是不一样的。...print('存在重复索引取一列的情况:',type(dfa.loc['a','A']),'取值方法:',dfa.loc['a','A'].iloc[0]) print('---------------...-------------------------------------------------------') print('不存在重复索引取一列的情况:',type(dfa.loc['c','A'...：',pd.Series(dfa.loc['a','A']).iloc[0]) print('通用取值方法，：','不重复情况：',pd.Series(dfa.loc['c','A']).iloc[0]...最终，就是要清晰，使用的数据情况，从而选择具体的取值方法。

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Numpy和pandas的使用技巧

ndarray,它是一系列同类型数据的集合 1、创建数组，将序列传递给numpy的array()函数即可，从现有的数据创建数组，array(深拷贝)，asarray(浅拷贝)；或者使用arange...]] = X[['Global_active_power',"b"]].astype('float64') 查看dataframe统计信息 a.describe() 获取dataframe部分列（必须使用...,inplace = True, regex = True) a.replace('%','',inplace = True, regex = True) Dataframe copy import pandas...Python pandas数据分析中常用方法 https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/64217337 重置索引 import pandas...Ctrl+Shift+- #将代码块合并：使用Shift选中需要合并的框，Shift+m #在代码块前增加新代码块，按a；在代码块后增加新代码块，按b； #删除代码块，按dd #运行当前代码块，Ctrl

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python使用pandas的常用操作

Pandas 的名字来源于“Panel Data”和“Python Data Analysis Library”的缩写。...Pandas 是一个用于数据操作和分析的开源 Python 库。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。...) # 使用每列的均值填充缺失值 df_filled_mean = df.fillna(df.mean()) print(df_filled_mean) # 使用每列的中位数填充缺失值 df_filled_median...pandas操作excel pandas不能直接操作excel，因此我们需要依赖其他的第三方库进行操作，比如openpyxl。...pandas里面写入使用=HYPERLINK字段处理。

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Python开发之Pandas的使用

一、简介 Pandas 是 Python 中的数据操纵和分析软件包，它是基于Numpy去开发的，所以Pandas的数据处理速度也很快，而且Numpy中的有些函数在Pandas中也能使用，方法也类似。...Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。...二、创建Pandas Series 可以使用 pd.Series(data, index) 命令创建 Pandas Series，其中data表示输入数据， index 为对应数据的索引，除此之外，我们还可以添加参数...除此之外，还可以使用函数reset_index()重置数据集的index为0开始计数的数列。...(axis = 1, how = 'all')#只删除所有数据缺失的列 #删除重复值 drop_duplicates(inplace = True) #更改某行/列/位置数据用iloc或者loc直接替换修改即可

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python 使用pandas 去除csv重复项

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